عصور التدريب

public final class TrainingEpochs<
  Samples: Collection,
  Entropy: RandomNumberGenerator
>: Sequence, IteratorProtocol

تسلسل لا نهائي من مجموعات عينات الدفعات المناسبة لتدريب DNN عندما تكون العينات موحدة.

جميع الدفعات في كل عصر لها نفس الحجم تمامًا.

• الحرف الأول (عينات: حجم الدفعة: الإنتروبيا :)
  يُنشئ مثيلًا لسحب العينات من samples إلى دفعات بحجم batchSize .

  تصريح

  public init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int,
    entropy: Entropy
  )

  حدود

  entropy

  مصدر العشوائية المستخدم لترتيب العينات عشوائيًا. سيتم تخزينها في self ، لذلك إذا كانت عشوائية زائفة فقط ولها دلالات قيمة، فإن تسلسل العصور يكون حتميًا ولا يعتمد على عمليات أخرى.

• عنصر
  نوع كل عصر، مجموعة من دفعات العينات.

  تصريح

  public typealias Element = Slices<
    Sampling<Samples, Array<Samples.Index>.SubSequence>
  >

• التالي()
  إرجاع الحقبة التالية بالتسلسل.

  تصريح

  public func next() -> Element?

متاح حيث `Entropy` == `SystemRandomNumberGenerator`

• الحرف الأول (عينات: حجم الدفعة :)
  يُنشئ مثيلًا لسحب العينات من samples إلى دفعات بحجم batchSize .

  تصريح

  public convenience init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int
  )